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Le telecamere “smart” denunceranno chi usa il cellulare alla guida

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Le telecamere del futuro potranno osservare quel che succede sulle auto che sfrecciano in autostrada e individuare quelle i cui autisti stanno usando un telefono. È questa una delle invenzioni che saranno presentate nel contesto della  IEEE Computer Vision/Pattern Recognition Conference, la conferenza annuale sui modelli di riconoscimento e computer vision che quest’anno si tiene dal 23 al 28 giugno a Columbus in Ohio.

L’incontro vedrà la presenza di venti scienziati; si tratta di esperti nel campo della computer vision e dell’imaging di Xerox che si uniranno, ai loro colleghi di Google, Facebook, Microsoft Research, Amazon e altri provenienti dai migliori istituti accademici di tutto il mondo per condividere le proprie ricerche condotte al fine di riuscire a rendere i computer più “umani”, imitando le funzioni cerebrali relative alla vista e al pensiero.

Tra le ricerche presentate quest’anno alla conferenza c’è, appunto, il rilevamento dell’uso del telefono cellulare da parte dei conducenti in autostrada
A causa del suo impatto sulla sicurezza pubblica, numerose organizzazioni governative statali e federali proibiscono l’uso del telefono cellulare durante la guida. Scienziati di Xerox stanno lavorando a un sistema di videosorveglianza per autostrade che sfrutta la tecnologia di riconoscimento del modello per rilevare se un automobilista utilizza un telefono cellulare.

Nel corso dei seminari si vedrà anche come trasformare lo smartphone in un coach di guida personale, un progetto dei ricercatori di Webster che stanno lavorando a un progetto di computer vision. Utilizzando la tecnologia di rilevamento facciale, infatti, il telefono potrebbe stimare la direzione dello sguardo del guidatore e rilevare il suo grado di distrazione.

I ricercatori in Europa e dell’Università di Harvard stanno cercando di identificare il punto di interesse degli essere umani quando guardano una immagine. Comprendere questo elemento grafico consentirà agli illustratori di elaborare immagini di grande effetto, oltre a predire dove si tenderà a volgere lo sguardo di fronte ad una scena, un’immagine o un gioco. Ma si parlerà anche di big data nella computer vision – firma digitale. Immagini e video costituiscono il 90 per cento del traffico internet attuale. Per esplorare e utilizzare questa enorme quantità di dati bisogna realizzare una tecnologia in grado di analizzare automaticamente un’immagine e creare un’unica ‘visual signature’ per distinguerla dalle altre immagini. Lo Xerox Research Centre Europe (XRCE) ha inventato una metodologia brevettata che crea tali “signature” in modo solido e compatto, superando gli attuali metodi di acquisizione per la complessa classificazione di queste immagini, come per esempio il riconoscere la marca e il modello di una autovettura.

Infine ci sarà spazio anche per il crowdsourcing, spesso utilizzato come forum per individuare soggetti in grado di classificare le immagini. In realtà oggi quando si tratta di immagini appartenenti a settori specifici, trovare un esperto classificatore (come per esempio ornitologi per identificare le specie di uccelli), diventa una sfida notevolmente difficile dato che è raro trovare tali esperti su piattaforme di crowdsourcing. Per assistere quindi i soggetti meno esperti, centri di ricerca in Europa e India hanno progettato un sistema in grado di garantire un primo filtro che propone un numero molto limitato di categorie tra cui scegliere. Inoltre, il sistema include automaticamente domande specifiche che permette di scoprire i classificatori inaffidabili garantendo così la qualità dell’etichettatura.

Raja Bala, principal scientist di Xerox mostra un sistema di videosorveglianza per autostrade che sfrutta tecnologie di riconoscimento visivo per rilevare se un automobilista utilizza un telefono cellulare.
Raja Bala, principal scientist di Xerox mostra un sistema di videosorveglianza per autostrade che sfrutta tecnologie di riconoscimento visivo per rilevare se un automobilista utilizza un telefono cellulare.

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